Show simple item record

dc.contributor.advisorArhatin, Risti Endriani
dc.contributor.advisorJaya, Indra
dc.contributor.authorYashira, Faradina
dc.date.accessioned2022-01-13T04:07:23Z
dc.date.available2022-01-13T04:07:23Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/110603
dc.description.abstractPerairan sekitar Pulau Bintan, memiki keberadaan padang lamun yang cukup luas. Salah satu citra satelit yang relatif baru dan memiliki kualitas spasial untuk monitoring kondisi dan perubahan terhadap suatu ekosistem wilayah pesisir adalah Citra Sentinel-2 dengan nilai resolusi spasial 10x10 m/pixel. Pengambilan data lapang dimudahkan dengan penggunaan Unmanned Surface Vehicle (USV). Penelitian ini melalui beberapa tahapan seperti Pra-Pengolahan citra, Koreksi Kolom Perairan, Masking, Klasifikasi Unsupervised, dan deteksi perubahan luasan lamun. Data yang didapatkan dari USV menjadi data untuk uji akurasi. Didapatkan luasan lamun di perairan Pulau Beralas Pasir dan Beralas Bakau sebesar 45.76 ha (2016), 48.8 ha (2019) dan 43.13 ha (2021). Perubahan luasan lamun yang terjadi dari lamun menjadi non-lamun adalah sebesar 26.72 ha (2016-2019) dan 29.09 ha (2019-2021). Sementara perubahan luasan dari non-lamun ke lamun adalah sebesar 27.64 ha (2016-2019) dan 24.23 ha (2019-2021). Perhitungan luasan perubahan menghasilkan nilai kelas lamun sedang meningkat sebesar 2.64 ha (2016-2019) dan berkurang 7.93 ha (2019-2021), lamun padat bertambah sebesar 0.4 ha (2016-2019) dan 2.26 ha (2019-2021). Uji akurasi data klasifikasi citra tahun 2019 dengan data USV menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 64.91%.id
dc.description.abstractThe Bintan Island has a quite large seagrass ecosystems area. One satellite image that is relatively new and has good spatial quality for monitoring conditions and changes of coastal systems is Sentinel-2 with a spatial resolution value of 10x10 m / pixel. Field data retrieval was equip with Unmanned Surface Vehicle (USV). This research went through several stages such as image pre-processing, water column correction, masking, unsupervised classification, and detection of changes of seagrass area. The data obtained from the USV was use for the accuracy test in the supervised classification. The amount of seagrass area obtained in the Beralas Pasir and Beralas Bakau Island was 45.76 ha (2016), 48.8 ha (2019) dan 43.13 ha (2021). Detection of seagrass to non-seagrass area changed resulting 26.72 ha (2016-2019) and 29.09 (2019-2021). In the other hand the changes of non-seagrass to seagrass area was 27.64 ha (2016-2019) and 24.23 ha (2019-2021). The calculation of the changed area resulting the meadows seagrass increasing 2.64 ha (2016-2019) and decreasing 7.93 ha (2019-2021), dense seagrass increasing by 0.4 ha (2016-2019) and 2.26 ha (2019-2021). The accuracy test of 2019 image classification and USV data resulting overall accuracy at 64.91%.id
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titleMonitoring Perubahan Luasan Lamun di Pulau Beralas Pasir dan Beralas Bakau Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Unmanned Surface Vehicleid
dc.typeUndergraduate Thesisid
dc.subject.keywordSeagrassid
dc.subject.keywordSentinel-2id
dc.subject.keywordBeralas Pasirid
dc.subject.keywordBeralas Bakauid
dc.subject.keywordUSVid


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record